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사모펀드 포트폴리오 회사에서 AI 시너지 효과를 찾기 위한 연구가 진행 중입니다.

Plato에 의해 재발행
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사모펀드 회사가 기술 전략가 역할을 하고 포트폴리오 내 회사 간의 시너지 효과를 촉진하기 위한 안내자 역할을 한다는 것은 뉴스가 아닙니다. 2024년에는 포트폴리오 내 AI 기반 시너지 효과에 중점을 둡니다. 이 기사에서는 클라이언트 부사장인 Drake Paulson이
Anduin Transactions의 경험과 파트너십은 2024년에 시너지 효과와 AI 기반 혁신의 이니셔티브가 어떻게 교차하는지 분석하고 자금 수익을 높일 수 있습니다.

AI 성공을 위한 사냥

AI로 인한 투자 수익의 한도는 알려져 있지 않지만 놀랄 만큼 클 것으로 예상됩니다. ROI는 기업이 클라우드 기술로 마이그레이션하여 경험한 이익을 훨씬 초과할 수 있습니다. 이제 사모 펀드 매니저와 벤처 캐피탈리스트가
포트폴리오 회사가 AI와 협력한다고 거의 주장합니다. 그들은 특히 AI 분야에서 선점자 이점과 아마도 복권 당첨을 위해 노력하고 있습니다.

가장 큰 투자 부문: 소프트웨어 및 기술, 산업, 서비스.

펀드 매니저들은 어떤 AI 사용 사례가 포트폴리오의 판도를 바꾸는지 아직 알지 못할 수도 있지만, AI가 그 혼합 어딘가에서 블록버스터를 가져올 것이라고 확신합니다. 단일 AI 홈런은 모든 배를 들어 올리는 밀물이 되어 독점 차별화 요소를 제공할 수 있습니다.
다른 포트폴리오 회사를 처분합니다. 

AI 시너지 효과: 창의력을 발휘하세요

사모펀드는 풍부한 시너지 효과를 식별하기 위해 폭넓은 그물을 던지고 고정관념에서 벗어나 생각하면서 AI를 활용하는 투자도 모색합니다. 일부에는 공식 AI 위원회가 있습니다. 소규모 회사는 일반적으로 창의성과 상상력, 그리고 조언자에 의존합니다. 그들
AI가 혁신을 가져올 새로운 비즈니스를 가리키는 전조와 상관관계를 찾아보세요. 많은 접근 방식이 가능하지만 민간 자금은 다음 세 가지를 강조합니다. 

  • 기술 혁신. 이는 두 가지 형태를 취할 수 있습니다. 첫째, AI가 기존 기능을 서투른 기능에서 혁신적인 기능으로 도약할 수 있도록 허용하는 경우입니다. 둘째, AI 기능이 의심스러운 효율성에서 실제 실행 가능성으로 비약적으로 도약하는 경우입니다.

  • 시너지 효과가 있는 인수 및 합병. 그렇지 않으면 적절한 AI 기능이 추가되면 흥미롭지 않은 조합에 극적인 ROI 잠재력이 있을 수 있습니다.

  • 데이터 관련 제품 및 서비스. 이는 전통적으로 들릴 수도 있습니다. 그것은 아무것도 아니다. 기본 공식은 A사의 데이터를 B사의 서비스나 데이터와 결합한 뒤, AI로 가치를 더하는 것이다. 여기에서는 표면이 긁히지 않았습니다. 

면책 조항: 다음 예는 실제 프로젝트와 예상 프로젝트가 혼합되어 있습니다. 

생존 가능성을 가져온 혁신

AI는 일부 산업별 기술을 "거의 실행 가능한" 수준에서 혁신적인 수준으로 끌어올릴 수 있는 잠재력을 입증했습니다. AI가 자동화된 프로세스나 기계를 개선할 때 이런 일이 자주 발생합니다. 농업로봇이 좋은 예이다. 잘 익은 사과를 고르는 피커봇
과수원에서는 AI를 사용하면 훨씬 더 나은 성능을 발휘합니다. 현장 학습이 없으면 현재 로봇은 설익은 과일을 따서 너무 자주 손상시킵니다.

애플리케이션 혁신이 이루어지면 산업 전반에 걸쳐 애플리케이션을 사용하는 경향이 있습니다. 새로운 AI 기반 기술은 실제로 그것이 제공되는 산업보다 더 가치가 있을 수 있습니다. 

빌딩 블록으로서의 회사

인수합병을 통해 여러 회사를 창의적으로 결합하면 시장 부문에 서비스를 제공하는 새로운 방법을 시작할 수 있습니다. 사모 펀드는 회사를 수직으로 쌓고 구매 및 마케팅 능력을 위해 통합하는 것과 같은 기술에 익숙합니다.
서비스 제공업체에 합류하여 더 넓은 범위의 제품을 만듭니다. 

이 가상 시나리오를 상상해 보십시오. 세미 리그에서 타이어(개당 600달러)를 모니터링하여 교체 또는 교체가 필요한 시기를 감지하는 동시에 섀시 아래에서 누출이 있는지 관찰하는 AI 지원 머신 비전입니다. 결과는 적시 유지 관리입니다.
기존 차량 관리를 강화하고 고장을 줄이는 사업입니다.

또 다른 교통 활용 사례는 운전자별 보험과 결합된 차량 운전자의 실시간 모니터링(운전자가 교차로에 진입하기 전에 좌측을 확인합니까?)입니다. AI 프로세스에 따라 보장 범위는 개별 운전자에 대해 정확하게 책정됩니다.
데이터 스트림을 통해 운전자의 위험을 지속적으로 재평가합니다. 졸음이나 괴로움의 징후와 같이 고조된 위험이 감지되면 개입할 수 있습니다. 

차세대 AI 강화 데이터 활용 

모든 조직과 개인은 다양한 형태로 데이터를 생성하며, 그 중 대부분은 시장성이 있습니다. AI를 사용하면 훨씬 더 많은 일이 가능해질 수 있습니다. AI가 데이터에 가치를 추가할 수 있는 방법의 범위는 계속 커지고 있으며, 작업할 데이터의 양과 깊이도 계속해서 늘어나고 있습니다.
자라다. 이 카테고리에 잠재적 수익에 대한 경계가 있는 경우 그 경계는 명확하지 않습니다.

조금 더 자세히 살펴보면, AI는 완전히 다른 형태로 도착하는 데이터에서 정보를 쉽게 필터링하고 합성할 수 있습니다. 많은 내부, 구매 및 공개 소스(소셜 미디어 포함)의 데이터를 병합, 정규화 및 해석한 후 강화할 수 있습니다.
다른 시장에서 가치를 창출하기 위해 재포장합니다. 생성적 AI는 조직 경계 전반에 걸쳐 데이터 통합, 분석 및 의사결정 속도를 높입니다.

흥미로운 글로벌 사용 사례는 유럽, 미국 및 아시아 일부 지역의 인구 노령화에서 비롯됩니다. 노인이 너무 많고, 그들을 돌볼 수 있는 가사 도우미나 적절한 시설이 부족하여 노인 방치, 외로움, 학대 및 노인 학대라는 엄청난 재난이 발생했습니다.
사기. 이미 기본적인 음성 기반 AI 기반 개인 비서는 다양한 데이터 소스를 활용하여 노인들이 일상적인 문제를 해결하도록 돕습니다. 기능성이 꽃피우면 수억 명의 노인들이 더 오래 살고 독립적으로 살 수 있게 될 것입니다.
이 기능은 약물 알림을 넘어 치매, 뇌졸중, 학대, 사기, 우울증 또는 임박한 낙상의 징후가 나타날 때 가족이나 당국에 경고하는 것까지 확장되어야 합니다. 긍정적인 측면에서는 건강한 식습관을 장려하고 다음과 같은 사람들과의 접촉을 장려할 수 있습니다.
친구와 가족에게 추억을 되새기고 조언을 전하세요.

보험 분야에도 데이터 기회가 풍부합니다. AI 앱은 드론으로 포착한 부동산의 공중 뷰와 역사적 위험 및 재난에 대한 거리 분석 및 공공 기록을 결합하여 다양한 수준의 적용 범위를 모델링하고 정보를 생성할 수 있습니다.
제안 및 가격.

인공지능, 실제 이익

회사 내 AI 솔루션의 효율성 향상은 일반적으로 15%~25%로 보고되지만, 시너지 효과가 있는 회사 간 AI 배포의 경우 기하급수적으로 높아질 수 있습니다. "한 번 개발하면 많은 혜택을 얻을 수 있습니다"는 뛰어난 ROI 계산을 제공합니다. AI 혁신가가 테스트베드를 얻습니다.
그리고 다른 포트폴리오 회사의 초기 참조를 통해 독점적인 AI 스프링보드에 대한 조기 액세스를 받을 수 있습니다.

거기서 끝나지 않습니다. 사모펀드 및 펀드의 경우 AI가 툴킷에 구축되면 미래 및 현재 포트폴리오 회사에 계속해서 가치를 추가할 수 있습니다. AI를 자신의 방법과 프로세스에 맞게 개인화하는 전문 지식을 개발하는 기업은
150%~250% 이상의 매우 인상적인 ROI를 기대합니다.

펀드매니저들은 훨씬 더 큰 잠재적 수익을 통해 정당하게 활력을 얻습니다. 그들은 유익한 AI 시너지 효과에 자금을 지원할 수 있는 다양한 옵션을 갖고 있으며, AI에 대한 투자로 인한 수익은 민간 자금이 포트폴리오 회사에 제공하는 다른 모든 것을 능가할 수도 있습니다.

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